論文の概要: Deep Learning-based Biological Anatomical Landmark Detection in
Colonoscopy Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02948v1
- Date: Fri, 6 Aug 2021 05:52:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-09 14:32:32.704689
- Title: Deep Learning-based Biological Anatomical Landmark Detection in
Colonoscopy Videos
- Title（参考訳）: 内視鏡映像における深層学習に基づく生体解剖学的ランドマーク検出
- Authors: Kaiwei Che, Chengwei Ye, Yibing Yao, Nachuan Ma, Ruo Zhang, Jiankun
Wang, and Max Q.-H. Meng
- Abstract要約: 大腸内視鏡画像における生物学的な解剖学的ランドマークを検出するための,新しい深層学習に基づくアプローチを提案する。
平均検出精度は99.75%に達し、平均IoUは0.91であり、予測されるランドマーク周期と地上の真実との高い類似性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.384094148149003
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Colonoscopy is a standard imaging tool for visualizing the entire
gastrointestinal (GI) tract of patients to capture lesion areas. However, it
takes the clinicians excessive time to review a large number of images
extracted from colonoscopy videos. Thus, automatic detection of biological
anatomical landmarks within the colon is highly demanded, which can help reduce
the burden of clinicians by providing guidance information for the locations of
lesion areas. In this article, we propose a novel deep learning-based approach
to detect biological anatomical landmarks in colonoscopy videos. First, raw
colonoscopy video sequences are pre-processed to reject interference frames.
Second, a ResNet-101 based network is used to detect three biological
anatomical landmarks separately to obtain the intermediate detection results.
Third, to achieve more reliable localization of the landmark periods within the
whole video period, we propose to post-process the intermediate detection
results by identifying the incorrectly predicted frames based on their temporal
distribution and reassigning them back to the correct class. Finally, the
average detection accuracy reaches 99.75\%. Meanwhile, the average IoU of 0.91
shows a high degree of similarity between our predicted landmark periods and
ground truth. The experimental results demonstrate that our proposed model is
capable of accurately detecting and localizing biological anatomical landmarks
from colonoscopy videos.
- Abstract（参考訳）: 大腸内視鏡は、病変領域を捉えるために患者の消化管全体(gi)を可視化する標準的なイメージングツールである。
しかし,大腸内視鏡ビデオから抽出した多数の画像の精査には臨床医の時間を要する。
これにより,大腸内の生物学的解剖学的所見の自動検出が要求され,病変部位の案内情報を提供することで臨床医の負担を軽減することができる。
本稿では,大腸内視鏡ビデオにおける生体解剖学的ランドマークを検出するための,新しい深層学習に基づくアプローチを提案する。
まず、生の大腸内視鏡ビデオシーケンスを前処理して干渉フレームを拒否する。
次に、ResNet-101ベースのネットワークを用いて、3つの生物学的解剖学的ランドマークを別々に検出し、中間検出結果を得る。
第3に,ビデオ全体のランドマーク期間のより信頼性の高いローカライズを実現するため,時間分布に基づいて不正確な予測フレームを特定し,適切なクラスに再割り当てすることで,中間検出結果を後処理することを提案する。
最後に、平均検出精度は99.75\%に達する。
一方、平均の0.91のIoUは、予測されるランドマーク期間と地上の真実との間に高い類似性を示す。
実験の結果,本モデルは大腸内視鏡映像から生体解剖学的ランドマークを高精度に検出・局在化できることがわかった。
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